Yapay zeka kullanılarak R'dan kaynaktan kaynağa kod çevirisi, kaynak kodunu analiz etmek ve anlamak için doğal dil işleme (NLP) tekniklerinden ve makine öğrenimi algoritmalarından yararlanmayı içerir
| Çeviri Problemi | R Söz Dizimi Örneği | Julia Söz Dizimi Örneği | Puan (1-10) |
|---|---|---|---|
| Veri Çerçevesi Manipülasyonu | df <- data.frame(x = 1:5, y = 6:10) |
df = DataFrame(x = 1:5, y = 6:10) |
6 |
| Vektörleştirilmiş İşlemler | result <- x + y |
result = x .+ y |
7 |
| Fonksiyon Tanımı ve Kapsamı | my_func <- function(a) { return(a^2) } |
my_func(a) = a^2 |
5 |
| NA Değerlerinin Yönetimi | mean(x, na.rm = TRUE) |
mean(x, skipmissing=true) |
4 |
| Paket Yönetimi | install.packages("dplyr") |
using Pkg; Pkg.add("DataFrames") |
3 |
| Grafik Çizimi ve Görselleştirme | plot(x, y) |
using Plots; plot(x, y) |
5 |
| Kontrol Yapıları | if (x > 0) { print("Positive") } |
if x > 0 println("Positive") |
4 |
| Liste ve İsimli Argümanlar | my_list <- list(a = 1, b = 2) |
my_list = Dict(:a => 1, :b => 2) |
6 |
| S3 Nesne Sistemi | class(df) <- "my_class" |
struct MyClass; ... end |
8 |
| Tembel Değerlendirme | x <- { if (condition) { 1 } else { 2 }} |
x = condition ? 1 : 2 |
5 |
R'de, veri çerçeveleri tablo verilerini saklamak için temel bir veri yapısıdır. Bir veri çerçevesi oluşturmak oldukça basittir:
df <- data.frame(x = 1:5, y = 6:10)
Julia'de, eşdeğer yapı DataFrames paketi ile sağlanır:
using DataFrames
df = DataFrame(x = 1:5, y = 6:10)
Daha fazla bilgi için R Veri Çerçeveleri belgelerine ve Julia DataFrames belgelerine bakın.
R'in vektörleştirilmiş işlemleri, eleman bazında hesaplamalara doğrudan izin verir:
result <- x + y
Julia'de, eleman bazında işlemleri belirtmek için nokta operatörü kullanılır:
result = x .+ y
Daha fazla bilgi için R Vektörleştirme belgelerine ve Julia Yayılma belgelerine bakın.
R'de fonksiyon tanımlamak için function anahtar kelimesi kullanılır:
my_func <- function(a) { return(a^2) }
Julia'de, sözdizimi daha özlüdür:
my_func(a) = a^2
Daha fazla okuma için R Fonksiyonlar belgelerine ve Julia Fonksiyonlar belgelerine bakın.
R eksik değerleri NA ile yönetmek için yerleşik destek sunar:
mean(x, na.rm = TRUE)
Julia'de, Missing türü kullanılır ve skipmissing argümanı sağlanır:
mean(x, skipmissing=true)
R NA Değerleri belgelerine ve Julia Eksik Değerler belgelerine bakın.
R'de paketler şu şekilde yüklenir:
install.packages("dplyr")
Julia'de paket yönetimi Pkg modülü aracılığıyla yapılır:
using Pkg
Pkg.add("DataFrames")
Daha fazla bilgi için R Paket Yönetimi belgelerine ve Julia Paket Yönetimi belgelerine bakın.
R grafik çizimi için basit bir arayüz sunar:
plot(x, y)
Julia'de genellikle Plots paketi kullanılır:
using Plots
plot(x, y)
R Grafik Çizimi belgelerine ve Julia Plots belgelerine bakın.
R'in kontrol yapıları süslü parantezler kullanır:
if (x > 0) { print("Positive") }
Julia'de, sözdizimi daha akıcıdır:
if x > 0 println("Positive") end
Daha fazla bilgi için R Kontrol Yapıları belgelerine ve Julia Kontrol Akışı belgelerine bakın.
R isimli argümanlar için listeler kullanır:
my_list <- list(a = 1, b = 2)
Julia'de sözlükler kullanılır:
my_list = Dict(:a => 1, :b => 2)
R Listeler belgelerine ve Julia Sözlükler belgelerine bakın.
R'in S3 nesne sistemi sınıf atamasına izin verir:
class(df) <- "my_class"
Julia'de bir yapı tanımlarsınız:
struct MyClass
...
end
Daha fazla bilgi için R S3 Sınıfları belgelerine ve Julia Yapılar belgelerine bakın.
R ifadelerle tembel değerlendirmeyi destekler:
x <- { if (condition) { 1 } else { 2 }}
Julia'de, üçlü operatör kullanılır:
x = condition ? 1 : 2
R Tembel Değerlendirme belgelerine ve Julia Üçlü Operatör belgelerine bakın.